AIBR プレミアム
拓海先生、最近「SILO」って論文の話を聞いたんですが、うちが導入するにあたって押さえるべきポイントを教えていただけますか。AIは使いたいが、著作権とか法的リスクが怖くて。
素晴らしい着眼点ですね！SILOは要するに「学習するときは安全なデータだけでパラメトリックな部分を作り、現場で必要な高リスクデータは学習に使わず検索で取りに行く」仕組みですよ。複雑に聞こえますが、現場導入の不安を減らすアイデアが詰まっています。
学習に使わないで、現場で取りに行くとは具体的にどういうことでしょうか。うちの現場で使うデータは取引先の契約書や社内設計図も混ざっているんですが。
具体例で説明しますね。まずパラメトリックな言語モデルは本体の“頭脳”に相当し、ここは公開可または許諾済みのデータだけで学習します。高リスクのデータは学習に入れず、運用時に安全に検索して一時的に参照する――これがSILOの肝です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、危険なデータをモデルの内部に覚え込ませずに、必要なときだけ外から持ってくる仕組みということ？法的責任を軽くできるんですか。
いい質問です！要点を三つに整理すると、1) 本体は安全なデータで訓練し法的リスクを低減する、2) 高リスクの情報は非パラメトリックなデータストアから検索して参照する、3) データ単位で出典を追跡し、プロバイダがオプトアウトできるようにする、です。これでリスク管理と性能の両立を目指すんです。
性能面は大丈夫なんでしょうか。安全なデータだけだと、うちの業界特有の言葉や細かい仕様が学習されないのでは。
ここがSILOの工夫どころです。論文ではまずパラメトリック部分だけだと汎化で劣ると示していますが、非パラメトリックなdatastoreを大きくしてkNNで検索を補うことで、未学習の領域でも性能が回復することを示しています。つまり検索の規模と品質が鍵になるんですよ。
導入コストと運用はどうでしょうか。検索用のストアを大きくするとインフラ費がかさみますよね。投資対効果を示せる材料が欲しいです。
投資対効果は必ず検討すべき点です。要点は三つ、1) まずはコアのパラメトリックモデルを小さく作り運用コストを抑える、2) 検索ストアは段階的に拡張して必要な領域だけ補う、3) 出典追跡で法務対応を簡素化して将来的な訴訟リスクを低減する。これで初期投資を抑えつつ価値を出していけるはずです。
分かりました、先生。やってみる価値はあると感じました。まとまると、学習は安全データ、現場参照は検索、出典が追えるから法務対応もしやすい、という理解でよろしいですか。自分の言葉で言うと、SILOは『賢く覚えて、必要なときに安全に取りに行く』仕組みですね。
